SQL для анализа данных

Категория обучения:
SQL для анализа данных
Длительность курса:
2.00
Формат курса:
Онлайн-занятия, Домашние задания, Практические вебинары, Обратная связь кураторов, Чат студентов
Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Да
Поделиться с друзьями:
Особенности курса:
Курс для тех, кому нужно работать с базами данных. Вы освоите язык запросов SQL – и с его помощью сможете самостоятельно получать нужные данные, сопоставлять и анализировать их.
Для кого подойдет курс:
  • Маркетологам
  • Аналитикам
  • Менеджерам и владельцам бизнеса
Описание курса:
  • Пользоваться популярными СУБД

Узнаете особенности работы в MySQL, PostgreSQL, MS SQL.

  • Писать запросы к базам данных

Освоите основные операторы SQL: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE — и сможете запрашивать, загружать, обновлять и удалять данные.

  • Выполнять операции над данными

Научитесь фильтровать, сортировать, группировать и объединять данные из разных таблиц, а также применять функции SQL.

  • Готовить данные для Excel

Научитесь подготавливать данные для сводных таблиц и графиков в Excel.

-35%
66 248 руб.
43 061 руб.
Онлайн-школа
Skillbox — крупный образовательный проект, где каждый желающий может получить престижную профессию. Обучение на площадке проводится по таким направлениям: • маркетинг; • программирование; • дизайн; • управление; • психология; • мультимедиа; • инженерия; • английский язык; • игры.
000
0.0
0.0
0.0
0.0
Нет отзывов. Напишите отзыв первым!
Нет комментариев. Ваш будет первым!
Также рекомендуем посмотреть курсы
Хотите освоить новую профессию? Выберите наиболее подходящие для вас курсы, прочитав реальные отзывы!
SQL для анализа данных
-45%
от 308 340 руб.
от 14 133 руб./мес
или сразу от 169 596 руб.
Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Да
Получите востребованную профессию, независимо от прошлого опыта, специальности и образования
Python для анализа данных
-30%
61 500 руб.
3 588 руб./мес
или сразу 43 050 руб.
Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Да
Научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными.
Python. Анализ данных
-25%
от 19 990 руб.
от 1 249 руб./мес
или сразу от 14 990 руб.
Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Нет
Освойте с нуля современные инструменты для работы с большими массивами данных.
Excel для анализа данных
-30%
30 500 руб.
1 779 руб./мес
или сразу 21 350 руб.
Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Да
Профессиональная работа с формулами, применение формул в больших таблицах, инструменты форматирования.
Повторные продажи через email-маркетинг на основе анализа данных клиентов
Есть рассрочка платежа:
Нет
Трудоустройство:
Нет
О чудесах, на которые способен email-маркетинг, слышали многие. Однако до использования всех возможностей этого инструмента обычно «не доходят руки».
Язык R для анализа данных
-35%
66 248 руб.
3 588 руб./мес
или сразу 43 061 руб.
Есть рассрочка платежа:
Да
Трудоустройство:
Да
Вы научитесь обрабатывать большие массивы данных, использовать библиотеки и строить графики. Сможете автоматизировать задачи и прокачаться до нового уровня в аналитике с помощью языка R.

Аналитики Big Data несут ответственность за анализ больших данных для оценки технических характеристик организации и предоставления рекомендаций по усовершенствованию системы.

Специалист может сосредоточиться на:
потоковой передаче и оперативных данных
миграции данных.
Аналитики больших данных могут работать в различных компаниях, включая фирмы, предоставляющие финансовые услуги, и поставщиков технологических услуг.

Требуемые навыки
Аналитики больших данных должны обладать отличными техническими знаниями, поскольку они отвечают за оценку наборов информации и реализацию соответствующих решений.

Опыт и навыки такого специалиста могут включать следующее:
  • программирование и кодирование
  • способность переводить неструктурированную информацию в структурированную
  • умение работать в облачных сервисах, таких как Amazon Web Services (AWS) или Microsoft Azure, практические знания SQL, различных CRM, Salesforce.
Специалист по большим данным должен уметь определять тенденции в наборах данных, точно читать модели и разрабатывать правила на основе своего анализа.